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World File Search System识别性
识别性虐待案件的嫌疑犯
脱氧核糖核酸（DNA）酸在性犯罪的情况下起着极为重要的作用，可以检查40％的痕迹。为了对受害者进行良好的照顾，提倡完整而敏捷的服务协议，以避免重新审议。在刑事案件中收集和分析的样本被插入遗传概况银行（RIBPG）和国家遗传概况银行的综合网络中。这项工作是为了证明识别巴西官方实验室所产生的犯罪嫌疑人的结果，并具有定罪的个人资料，犯罪场所，失踪人员和参考。分子标记物的使用对于阐明犯罪和人类鉴定是至关重要的，这是法医DNA检测最常用的STR标记。生成的遗传数据存储在数据库中，并相互比较，寻求巧合，并在刑事询问中识别作者。RIBPG实验室的整合对于解决性犯罪，失踪人员，州际，旧病例，系列和国际犯罪的基础是至关重要的。在实际案件中证明了来自所有类别的刑事案件解决方案的示例。可以观察到，使用高级技术的方法在刑事诉讼中提供了确切可靠的结果。因此，从遗传概况银行的使用获得的数据支持了我国有罪不罚的意义下的减少。
朝着比较深层生成模型的可识别性
基于目标的投资（GBI）构成了投资的方法，专注于帮助投资者通过投资组合管理[1]实现其明确定义的短期财务目标。为了表明，长期投资者可能希望在退休时达到目标财富水平。可以简单地将结果目标表示为二进制函数，以指示是否已实现了投资目标。在这种范式下，风险定义为未达到所需目标的概率。这与经典的投资组合优化方法形成鲜明对比，通常基于均值优化[2]，其中风险以价格波动为代表，上行价格和下行价格移动等效地处理。鉴于GBI需要动态响应时变特征（例如当前的财富水平和剩余时间），因此可以将其框起来，作为在不在的情况下进行连续决策的问题。因此，可以通过深度加强学习（DRL）技术自然解决。为了确保在现实世界中的高性能下，GBI框架还应考虑另一个动态：金融市场的非平稳性[3]，包括突然的政权转换。不明确，在经典投资组合优化中，Legime-
功能连通性的可识别性可能会无意中膨胀预测结果
功能磁共振（fMRI）是研究体内认知过程的宝贵工具。许多最近的研究使用功能连通性（FC），部分相关连接（PC）或FMRI-DERMIDERS BRAIN网络来预测表型，结果有时无法复制。同时，可以使用FC准确地从不同的扫描中识别相同的主题。在本文中，我们展示了一种方法，通过治疗与独立数据点的纵向或同时扫描，可以在不知不觉中将分类从61％的精度膨胀至86％的精度。使用英国生物银行数据集，我们发现可以通过利用与10,000名无需双浸的培训对象的可识别性来实现50个培训主题的相同差异。我们在四个不同的数据集中复制了这种效果：英国生物库（UKB），费城神经发育群体（PNC），中间表型（BSNIP）的双极和精神分裂症网络以及开放式纤维纤维肌毛肌痛数据集（Fibro）。在四个数据集中，无意的改善范围在7％至25％之间。另外，我们发现，通过使用动态功能连接性（DFC），即使一个受试者仅限于单个扫描，也可以应用此方法。一个主要的问题是，与ROIS或连接性的功能以及膨胀的结果报告可能会使未来的工作感到困惑。本文希望阐明即使是小管道异常也可能导致出乎意料的出色结果。
关于对比学习的有限样本可识别性——......
▶ 我们遵循 [Hyvarinen et al., 2019] 中的设置。 ▶ si 是高斯变量和拉普拉斯变量的乘积。 ▶ u 对应不同的时间框架。 ▶ g ( · ) 是具有泄漏 ReLU 的神经网络。 ▶ h ( · ) , ϕ i ( · ) 采用具有 R 个神经元的 3 隐藏层网络建模。 ▶ 度量：si 和 hj ( x ) 之间的互信息。
生物识别性能测试中的基本问题
1994 年，美国生物特征识别联盟领导层 1 向自动人机识别（“生物特征识别”）社区提出了一系列问题，这些问题围绕着性能测试中测量的可重复性和再现性问题。尽管我们在理解方面取得了重大进展，但这些问题尚未完全解决。本文在更广泛的科学实验背景和 NIST 数据评估和报告传统中讨论了我们当前对可重复性和再现性的方法。我们讨论了关于测试整体论的 Duhem-Quine 论题、Churchill Eisenhart 的“统计控制”概念、NIST 和 ISO 对实验室测量不确定性的方法、测试结果与系统操作员评估的“性能”之间当前的脱节（缺乏归纳相关性），以及我们当前生物特征识别测试程序中对统计控制和不确定性评估的需求。我们说明了测量不确定性在技术、场景和操作测试中是如何体现的，并主张超越 ISO/IEC“测量不确定性表达指南”中定义的“覆盖”间隔的计算，全面应用不确定性评估的概念。
生物特征识别性能测试的基本问题
1994 年，美国生物特征识别联盟领导层 1 向自动人机识别 (“生物特征识别”) 社区提出了一系列问题，这些问题围绕着性能测试中测量的可重复性和再现性问题。尽管我们在理解方面取得了重大进展，但这些问题尚未完全解决。本文在更广泛的科学实验和 NIST 数据评估和报告传统背景下讨论了我们当前对可重复性和再现性的方法。我们讨论了 Duhem-Quine 的测试整体论论题、Churchill Eisenhart 的“统计控制”概念、NIST 和 ISO 对实验室测量不确定性的方法、测试结果与系统操作员评估的“性能”之间当前的脱节（缺乏归纳相关性），以及我们当前生物特征识别测试程序中统计控制和不确定性评估的必要性。我们说明了测量不确定度在技术、场景和操作测试中是如何体现的，并主张超越 ISO/IEC“测量不确定度表示指南”中定义的“覆盖”间隔的计算，全面应用不确定度评估的概念。
开发可检测性、可识别性和可追踪性...
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